Grok 4.5 とは何ですか？

Grok 4.5 は、コーディング、エージェント型ワークフロー、一般的な知識業務向けに設計された、xAI のフラッグシップ大規模言語モデルです。構成可能な推論、ツール呼び出し、そして500,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。

Grok 4.5 が最も得意とすることは何ですか？

Grok 4.5 は、ソフトウェアエンジニアリング、デバッグ、コード生成、技術的推論、科学的分析、マルチステップのエージェント型ワークフローに最適化されています。単なる対話ベンチマークだけでなく、実務のエンジニアリング課題で高い性能を発揮することを目的としています。

Grok 4.5 は画像を解析できますか？

はい。Grok 4.5 はテキストに加えて画像入力も受け付け、図表の解釈、スクリーンショットの分析、文書処理などのタスクにおいてマルチモーダルな理解を可能にします。

Grok 4.5 はツール呼び出しをサポートしますか？

はい。Grok 4.5 はエージェント型のツール呼び出しをサポートしており、マルチステップのワークフローの一部としてアプリケーションが外部のツールやサービスを呼び出せます。

Grok 4.5 には推論の制御機能がありますか？

はい。開発者は、アプリケーションに応じて応答品質、レイテンシ、コストのバランスを取れるよう、モデルの推論挙動を設定できます。

Grok 4.5 のコンテキストウィンドウはどれくらいですか？

Grok 4.5 は最大500,000トークンのコンテキストをサポートしており、大規模なコードベース、長文のドキュメント、複数ファイルにまたがる複雑な推論タスクに適しています。

Grok 4.5 の API 料金はどれくらいですか？

公開されている API の価格は、入力トークン100万あたり$2.00、出力トークン100万あたり$6.00で、キャッシュされた入力トークンには割引料金が適用されます。

Grok 4.5 はリアルタイム情報にアクセスできますか？

既定ではできません。他の言語モデルと同様に、API で Web Search や X Search などの検索ツールが有効化されていない限り、Grok 4.5 は学習に基づく情報しか知りません。

Grok 4.5 はプロダクション向けのコーディングアシスタントに適していますか？

はい。Grok 4.5 はコーディングおよびエージェント型ワークロード向けに特別に開発されており、コード補完、リポジトリ解析、デバッグ、自動リファクタリング、開発者アシスタントに適しています。

他の xAI モデルではなく Grok 4.5 を選ぶべきなのはいつですか？

コーディング、技術的推論、長いコンテキスト処理、または複雑なエージェント型アプリケーションに xAI の最高性能モデルが必要な場合は Grok 4.5 を選択してください。ほとんどのテキストベースのワークロードに推奨されるフラッグシップモデルです。

xAI

稼働中のAPI 人気

grok-4.5

Grok 4.5 API

コードを含むあらゆる用途に対応する Xai のフラッグシップモデル：エージェント的ツール呼び出し、ハルシネーション最小、構成可能な推論。

最低料金

$1.60 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率87.4% / 24時間

応答速度

2550 ms

実測APIレスポンス

公開日

Jul 8, 2026

xAI

Playground

実際のリクエストでGrok 4.5を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Grok 4.5の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Grok 4.5 API 概要

Grok 4.5 の技術仕様

項目	仕様
モデル名	Grok 4.5
提供元	xAI
API モデル ID	grok-4.5
モデルタイプ	大規模言語モデル（LLM）
主要機能	コーディング、エージェント型ワークフロー、推論、ナレッジワーク
入力モダリティ	テキスト、画像入力
出力モダリティ	テキスト
コンテキストウィンドウ	500,000 トークン
推論	設定可能な推論
ツール呼び出し	対応
主な強み	ソフトウェアエンジニアリング、自律エージェント、プロフェッショナルなワークフロー
推奨ユースケース	コーディングエージェント、エンタープライズ自動化、複雑な推論タスク

仕様は xAI の公式モデルドキュメントに基づきます。

Grok 4.5 とは？

Grok 4.5 は、先進的なコーディング、エージェント型ワークフロー、プロフェッショナルなナレッジワーク向けに設計された xAI のフラッグシップ大規模言語モデルです。以前の Grok 世代と比較して、会話能力だけでなく実世界のタスク実行に注力し、ソフトウェアエンジニアリング、ツール活用、推論効率、エンタープライズ生産性が向上しています。

xAI は Grok 4.5 を、コーディングおよび汎用 AI ワークロードに最も強力なモデルと説明しています。本モデルはコーディング、科学、工学、数学を網羅する大規模データセットで学習され、長時間稼働するエージェントワークフロー向けの最適化が追加されています。

Grok 4.5 は、強力な推論、自律実行、大量のコンテキスト情報の処理が必要な AI アプリケーションを構築する開発者向けに設計されています。特に、ソフトウェアエンジニアリングアシスタント、リサーチエージェント、ビジネス自動化システム、複雑な技術ワークフローに適しています。

Grok 4.5 API の機能とハイライト

1. 先進的なコーディングとソフトウェアエンジニアリング能力

Grok 4.5 は、コード生成、デバッグ、リポジトリ理解、アプリケーション構築、工学的問題解決など、実際のソフトウェア開発タスク向けに最適化されています。

xAI の評価結果によれば、Grok 4.5 は SWE-Bench Pro、DeepSWE、Terminal-Bench 2.1 などのソフトウェアエンジニアリングベンチマークで競合力のある性能を示します。本モデルはコードスニペットの生成にとどまらず、計画、テスト、反復を要する多段の開発タスクを完遂するよう設計されています。

2. エージェント型ワークフローとツール活用

Grok 4.5 は、複数ステップのタスクを推論し外部ツールと対話できる AI エージェントのサポートをさらに強化しています。

本モデルは設定可能な推論とツール呼び出しに対応しており、自律的なコーディングエージェント、ワークフロー自動化プラットフォーム、リサーチアシスタント、エンタープライズコパイロットなどの用途に適しています。

3. 複雑タスクのための大規模コンテキスト理解

50 万トークンのコンテキストウィンドウにより、大規模なコードリポジトリ、技術ドキュメント、ビジネスレポート、長大な研究資料などの大きな入力を処理できます。

この能力により、リポジトリレベルのプログラミングアシスタント、ドキュメント分析ツール、エンタープライズナレッジシステムなど、より広いコンテキスト保持を必要とするアプリケーションを開発できます。

4. 効率的な推論と高速な本番性能

Grok 4.5 は知能だけでなく推論効率も重視しています。xAI によれば、ソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて、一部の先端モデルに比べ出力量（出力トークン数）を大幅に削減しつつ強いベンチマーク結果を達成しています。

xAI の SWE-Bench Pro 比較では、Grok 4.5 は平均 15,954 の出力トークンでタスクを解決し、テスト構成下で Claude Opus 4.8 より約 4.2 倍少ない出力量でした。提供速度は毎秒約 80 トークンと報告されています。

Grok 4.5 のベンチマーク性能

xAI の公式ベンチマーク結果は、Grok 4.5 がコーディングとエージェント分野の評価で特に強いことを示しています。

ベンチマーク	Grok 4.5 結果	説明
DeepSWE 1.0	62.0%	ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク
DeepSWE 1.1	53%	SWE エージェント評価
SWE-Bench Pro	64.7%	リアルなリポジトリ課題解決
Terminal-Bench 2.1	83.3%	ターミナルベースのエージェントベンチマーク
Harvey Legal Agent Benchmark	第1位	プロフェッショナルな法務ワークフロー評価

これらの結果は、Grok 4.5 が自律的コーディング、技術的推論、プロフェッショナルなタスク実行に強みを持つことを示しています。

Grok 4.5 と Claude Opus 4.8、GPT-5.5 の比較

モデル	最適用途	主な強み	想定ユーザー
Grok 4.5	コーディングエージェントと技術的自動化	高い工学性能、大規模コンテキストウィンドウ、効率的な推論	AI エージェントや自動化システムを構築する開発者
Claude Opus 4.8	複雑な推論と長文分析	高品質な文章生成、深い推論、エンタープライズワークフロー	研究チームおよび知識集約型アプリケーション
GPT-5.5	汎用 AI アプリケーション	広範なエコシステム、マルチモーダル機能、豊富な統合	多用途な AI ソリューションを必要とする企業

Grok 4.5 は、エンジニアリング重視のアプリケーションにおいて強力な選択肢として位置づけられており、自律的コーディング能力、ツール活用、効率的な長コンテキスト処理が必要な場合に適しています。

CometAPI で Grok 4.5 API を使う方法

手順 1: CometAPI キーの取得

CometAPI アカウントを作成し、開発者ダッシュボードで API キーを生成します。API キーはアプリケーションからのリクエスト認証に使用されます。

手順 2: Grok 4.5 モデルを選択

CometAPI 経由で API リクエストを送信する際に指定します:Grok 4.5 はアプリケーションに統合できます。

手順 3: 本番ワークフローの構築

本番利用では、Grok 4.5 を構造化プロンプト、ツール呼び出し、検索/取得システム、アプリケーションレベルの監視と組み合わせるべきです。

推奨ワークフロー例:

ソフトウェア開発コパイロット
リポジトリ分析エージェント
業務自動化ワークフロー
技術リサーチアシスタント
多段推論アプリケーション

Grok 4.5 の制限事項

Grok 4.5 は高性能な先端モデルですが、開発者は次の点に留意する必要があります。

リアルタイム情報はモデルの知識だけに頼らず、追加の検索ツールが必要です。
複雑な自律ワークフローには、アプリケーションレベルの検証が依然として必要です。
ベンチマーク性能は、プロンプト、ツール、デプロイアーキテクチャによって変動する可能性があります。
画像、動画、音声の専門的な生成タスクには、Grok 4.5 ではなく専用の xAI API が必要です。

なぜ CometAPI で Grok 4.5 API を使うのか？

CometAPI は、統一された AI モデルマーケットプレイスを通じて、Grok 4.5 をアプリケーションに統合できるようにします。

CometAPI を使用する利点には、次が含まれます。

統合の簡素化: 1 つの API プラットフォームで他の主要 AI モデルと併せて Grok 4.5 にアクセスできます。
モデル比較: GPT、Claude、Gemini などの先端モデルと Grok 4.5 を容易に比較評価できます。
柔軟な開発: 複数のプロバイダー統合を管理することなく、AI エージェントを構築・テストできます。
本番スケーラビリティ: 集中管理された API 管理で、Grok 4.5 を活用するアプリケーションをデプロイできます。

コーディングエージェント、自動化プラットフォーム、エンタープライズ AI システムを構築する開発者にとって、Grok 4.5 は推論能力、コーディング性能、コンテキスト容量、推論効率の優れたバランスを提供します。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

Grok 4.5の料金

Grok 4.5の競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Grok 4.5がコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
grok-4.5	入力:$1.6/M 出力:$4.8/M	入力:$2/M 出力:$6/M	-20%

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responses

Grok 4.5のサンプルコードとAPI

Grok 4.5の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでGrok 4.5の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

POST

/v1/chat/completions

POST

/v1/responses

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s
' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s
' "$response"
fi

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
        }
    ],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.5",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: xAI
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにGrok 4.5を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flashは、ソフトウェアエンジニアリング、ナレッジワーク、ウェブ開発の各ワークフロー全般にわたり大幅な改善をもたらします—導入価格は、従来の3.6 Flashの100万トークンあたりの料金の半額です。

モデルを見る

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

deepseek-v4-flash-vision-exp モデルはテキストと併せて画像も受け付けるため、画像の説明、スクリーンショットからのテキスト読み取り、チャートの解析などをモデルに依頼できます。サポートされている画像形式: JPEG、PNG、GIF、WebP。形式は、ファイル名や宣言された MIME タイプではなく、実際のファイル内容から判別されます。

モデルを見る

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Proは、総パラメータ数1.6T、活性化パラメータ49Bを備え、1Mトークンのコンテキストウィンドウに対応する、DeepSeekの大規模なMixture-of-Expertsモデルです。高度な推論、コーディング、長期的なエージェントワークフロー向けに設計されており、知識、数学、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークにおいて高い性能を発揮します。

モデルを見る

xAI

Grok 4.6

コードおよびその他すべてに対応するフラッグシップモデル：自律的なツール呼び出し、最小限のハルシネーション、設定可能な推論。

モデルを見る

Zhipu AI

GLM 5.3

GLM-5.3 は、複雑なコーディング、長期的なタスク、サイバーセキュリティのシナリオに最適化された次世代のオープンソース大規模言語モデルです。GLM-5.2 と比べて、コーディング能力とエージェント性能が大幅に向上しています。

モデルを見る

Anthropic

Claude Fable 5

Claude Fable 5へのアクセスが再開されました。あなたの最も野心的なコーディングやプロフェッショナルな業務に、第5世代のインテリジェンスをもたらします。

モデルを見る

Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

Uptime

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

RespondLIVE

2550msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

grok-4.5

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xAI

稼働中のAPI 人気

grok-4.5

Grok 4.5 API

コードを含むあらゆる用途に対応する Xai のフラッグシップモデル：エージェント的ツール呼び出し、ハルシネーション最小、構成可能な推論。

最低料金

$1.60 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率87.4% / 24時間

応答速度

2550 ms

実測APIレスポンス

公開日

Jul 8, 2026

xAI

Playground

実際のリクエストでGrok 4.5を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Grok 4.5の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Grok 4.5 API 概要

Grok 4.5 の技術仕様

項目	仕様
モデル名	Grok 4.5
提供元	xAI
API モデル ID	grok-4.5
モデルタイプ	大規模言語モデル（LLM）
主要機能	コーディング、エージェント型ワークフロー、推論、ナレッジワーク
入力モダリティ	テキスト、画像入力
出力モダリティ	テキスト
コンテキストウィンドウ	500,000 トークン
推論	設定可能な推論
ツール呼び出し	対応
主な強み	ソフトウェアエンジニアリング、自律エージェント、プロフェッショナルなワークフロー
推奨ユースケース	コーディングエージェント、エンタープライズ自動化、複雑な推論タスク

仕様は xAI の公式モデルドキュメントに基づきます。

Grok 4.5 とは？

Grok 4.5 API の機能とハイライト

1. 先進的なコーディングとソフトウェアエンジニアリング能力

2. エージェント型ワークフローとツール活用

Grok 4.5 は、複数ステップのタスクを推論し外部ツールと対話できる AI エージェントのサポートをさらに強化しています。

3. 複雑タスクのための大規模コンテキスト理解

4. 効率的な推論と高速な本番性能

Grok 4.5 のベンチマーク性能

xAI の公式ベンチマーク結果は、Grok 4.5 がコーディングとエージェント分野の評価で特に強いことを示しています。

ベンチマーク	Grok 4.5 結果	説明
DeepSWE 1.0	62.0%	ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク
DeepSWE 1.1	53%	SWE エージェント評価
SWE-Bench Pro	64.7%	リアルなリポジトリ課題解決
Terminal-Bench 2.1	83.3%	ターミナルベースのエージェントベンチマーク
Harvey Legal Agent Benchmark	第1位	プロフェッショナルな法務ワークフロー評価

これらの結果は、Grok 4.5 が自律的コーディング、技術的推論、プロフェッショナルなタスク実行に強みを持つことを示しています。

Grok 4.5 と Claude Opus 4.8、GPT-5.5 の比較

モデル	最適用途	主な強み	想定ユーザー
Grok 4.5	コーディングエージェントと技術的自動化	高い工学性能、大規模コンテキストウィンドウ、効率的な推論	AI エージェントや自動化システムを構築する開発者
Claude Opus 4.8	複雑な推論と長文分析	高品質な文章生成、深い推論、エンタープライズワークフロー	研究チームおよび知識集約型アプリケーション
GPT-5.5	汎用 AI アプリケーション	広範なエコシステム、マルチモーダル機能、豊富な統合	多用途な AI ソリューションを必要とする企業

CometAPI で Grok 4.5 API を使う方法

手順 1: CometAPI キーの取得

CometAPI アカウントを作成し、開発者ダッシュボードで API キーを生成します。API キーはアプリケーションからのリクエスト認証に使用されます。

手順 2: Grok 4.5 モデルを選択

CometAPI 経由で API リクエストを送信する際に指定します:Grok 4.5 はアプリケーションに統合できます。

手順 3: 本番ワークフローの構築

本番利用では、Grok 4.5 を構造化プロンプト、ツール呼び出し、検索/取得システム、アプリケーションレベルの監視と組み合わせるべきです。

推奨ワークフロー例:

ソフトウェア開発コパイロット
リポジトリ分析エージェント
業務自動化ワークフロー
技術リサーチアシスタント
多段推論アプリケーション

Grok 4.5 の制限事項

Grok 4.5 は高性能な先端モデルですが、開発者は次の点に留意する必要があります。

リアルタイム情報はモデルの知識だけに頼らず、追加の検索ツールが必要です。
複雑な自律ワークフローには、アプリケーションレベルの検証が依然として必要です。
ベンチマーク性能は、プロンプト、ツール、デプロイアーキテクチャによって変動する可能性があります。
画像、動画、音声の専門的な生成タスクには、Grok 4.5 ではなく専用の xAI API が必要です。

なぜ CometAPI で Grok 4.5 API を使うのか？

CometAPI は、統一された AI モデルマーケットプレイスを通じて、Grok 4.5 をアプリケーションに統合できるようにします。

CometAPI を使用する利点には、次が含まれます。

統合の簡素化: 1 つの API プラットフォームで他の主要 AI モデルと併せて Grok 4.5 にアクセスできます。
モデル比較: GPT、Claude、Gemini などの先端モデルと Grok 4.5 を容易に比較評価できます。
柔軟な開発: 複数のプロバイダー統合を管理することなく、AI エージェントを構築・テストできます。
本番スケーラビリティ: 集中管理された API 管理で、Grok 4.5 を活用するアプリケーションをデプロイできます。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

Grok 4.5の料金

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
grok-4.5	入力:$1.6/M 出力:$4.8/M	入力:$2/M 出力:$6/M	-20%

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responses

Grok 4.5のサンプルコードとAPI

POST

/v1/chat/completions

POST

/v1/responses

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s
' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s
' "$response"
fi

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
        }
    ],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.5",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));